A self-guided e-learning program improves metamemory outcomes in healthy older adults: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Aging brings memory changes that can be concerning for some older adults. Whereas in-person memory interventions can positively impact knowledge, mental health, and behavioural outcomes, self-guided e-learning programs may offer scalable and accessible alternatives to in-person programming. The current study aimed to evaluate efficacy of an e-learning program compared to no treatment. METHOD: The trial was registered at ClinicalTrials.gov (NCT03602768). As part of a larger, multi-arm, controlled trial, healthy older adults (ages 60-84, 71% female) were randomized into an intervention or a delayed-start control condition. Data collection personnel were masked to participant grouping. Outcome measures were completed through telephone interviews and online questionnaires at baseline, immediate post-intervention, and 6- to 8-week follow-up. RESULTS: Among 115 analyzed participants, there were larger improvements over time in memory knowledge, memory strategy acquisition and daily use, and self-reported memory satisfaction and ability in the group that completed the intervention than in the control group. There was no interaction effect for health-promoting behaviors. Intention-to-treat analyses showed attenuated but largely similar findings. CONCLUSION: This self-guided e-learning memory program demonstrated similar clinical outcomes provided by in-person, facilitator-led programs. It may serve as an effective first-line treatment for older adults presenting with memory concerns in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».